Analisi dei dati open source

Secondo Zack Urlocher (ex EVP di MySQL), a rivoluzionare un mercato da un milione di dollari come quello dei software per l’analisi statistica - attualmente dominato da SAS -  non è tanto l’acquisizione di SPSS da parte di IBM, quanto lo spazio che si sta conquistando il progetto open source R.

R continues to gather momentum, just as Linux, Apache, MySQL, and JBoss have in recent years. It’s disrupting the market from the bottom, attracting new users who cannot afford the expensive license fees from IBM or SAS. R claims dozens of books on Amazon about the topic, 2,000 open source packages and extensions, and an estimated million users worldwide.

Recently, an open source company that provides an optimized version of R, Revolution Computing, received an injection of capital from North Bridge Ventures and Intel.

[InfoWorld: The BI battle isn’t between IBM and SAS].

R è un programma ricco di funzionalità, ma non semplicissimo da usare, soprattutto per l’interfaccia poco intuitiva. Le molte funzioni e potenzialità del modulo per la social network analysis, ad esempio, vanno gestite attraverso le righe di comando.

D’altra parte, SPSS e SAS sono costosissimi - soprattutto per le piccole imprese - e probabilmente la crisi economica porterà a “fare di necessità, virtù".

Un software open source, infatti, non solo è gratuito, ma è completamente personalizzabile: Revolution Computing fornisce ad esempio versioni ottimizzate del software, ma è anche possibile creare - con l’ausilio di un programmatore esperto - versioni ad hoc per le specifiche attività di un’impresa.

Rispetto ai costi dei prodotti concorrenti, può dunque valere la pena investire tempo e (non troppo) denaro nella personalizzazione del software e in un po’ di formazione.

Un manuale in italiano su R:  S. M. Iacus e G. Masarotto, Laboratorio di statistica con R, MacGraw-Hill (con CD-Rom).

fonte: REvolutions